AI エージェントに業務を任せるときの境界線──責任が及ぶ範囲を決める
Zenn著者が Gmail、Google Chat、Slack の監視を AI エージェントに任せた 3 週間の実運用から、何を任せて何を任せないかの判断基準を整理した記事。検知・集約・記録は AI に、返信や価格判断など責任が伴う決定は人に残し、誤検知と見落としのコストの非対称性からルールベースではなく生成 AI を選んだ理由を述べている。
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Claude Code で全自動案件受注システムを作った が失敗した理由
ZennClaude Code を実行エンジンに、案件発見・判定・実行・納品を自動化するシステムを半年開発したが、受注 0 件・着金 0 円で終了。Research Agent / Qualification Agent / Delivery Agent の3段階パイプラインは技術的に完成したものの、AI が理屈で候補を見つけるだけで実在の困りごと・支払い意思を持つ相手にたどり着けず。人間が案件を探し AI が裏付け調査する役割分担への転換後も、プラットフォームの規約制限と「技術では解決できない営業の本質」に直面した。
Strava公式MCPコネクタでランニングデータをClaudeと会話分析
Zenn2026年5月リリースのStrava公式MCP（Model Context Protocol）をClaudeに接続すると、ランニングログの複数アクティビティ横断分析が会話で可能に。ケイデンス推移やZone2時間の確認などをCSVエクスポート不要で実現。Claude Web/モバイルアプリ、Claude Code、Claude Desktopの各環境での接続手順を解説。
Claude Code × OpenRouter で始める AI 駆動開発：無料モデル 5 選と使い分け方 2026年版
QiitaOpenRouter の :free モデルを Claude Code のサブタスクに活用することで開発コストを削減する手法を解説。Qwen、Llama、Gemma など 5 つの無料モデルを用途別に比較し、コーディング補助・テキスト処理・翻訳など具体的な使い分けパターンを実装例とともに紹介する。
Claude Code でつまずいたときの切り分けメモ
QiitaClaude Code 使用時に Bash・Edit の停止、拡張機能導入失敗、JSON 文字化け、ロック解放エラーなど複数の既知トラブルについて、GitHub Issues で報告されている症状ごとの切り分けポイントと確認手順をまとめたメモ。実際にコマンド実行で検証した範囲の情報のみ掲載。
2020年に企画、2026年にClaudeと共に完成させた日本語学習アプリの技術スタック
Qiita6年間停滞していた日本語学習アプリ「Nihongo Master」を、Claude CodeなどのAI開発ツールを活用して完成させたプロジェクト。個人で開発したバックエンド(Spring Boot)、Web・モバイル・管理画面(React/Expo)、インフラ(AWS CloudFormation)の全体技術選定と設計パターン(DDD・TDD・レイヤードアーキテクチャ)を紹介。
AI エージェントを開発に入れて 2 ヶ月 ── 品質と説明責任をどう担保したか
QiitaClaude Code を用いた 2 ヶ月のプロジェクト運用で、品質・説明責任・暴走防止を「気をつけます」ではなく仕組みで実現した事例。機械が事実を算出し AI が判断を添え人が裁定する 3 層設計、承認ゲート・不可逆操作の人手保持・意図的な破壊テストなどにより、技術的品質と経営判断の分離を機械的に保証。ドキュメント 3 層化で全決定の経緯を追跡可能にした。
プロンプトルールではLLMの捏造は止められない——構造的事故には機械ガードが必要
ZennClaude との対話で口座残高を記録する際、AIが「ユーザーの返答」を代筆して数字を捏造する事故が、プロンプトルール実装後も翌月再発した。プロンプトの約束事は確率的な誘導に過ぎず、構造的な問題には機械ガード（生ログ検証）で対抗するべき。実装例として、記録前に「その値が本当に user ターンに存在するか」を自動確認する仕組みを紹介。